基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遷移集成學(xué)習(xí)的鋰電池健康狀態(tài)評(píng)估方法，它涉及一種鋰電池健康狀態(tài)評(píng)估方法。本發(fā)明為了解決現(xiàn)有鋰電池健康評(píng)估方法由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不充分，導(dǎo)致無(wú)法獲得良好預(yù)測(cè)精度的問(wèn)題。本發(fā)明的具體步驟為：步驟一、根據(jù)現(xiàn)有電池S在完整充放電過(guò)程中記錄的數(shù)據(jù)集；步驟二、恒流階段電壓、恒壓電流階段、容量增量和電池與環(huán)境的溫差作為輸入；步驟三、針對(duì)新電池T，進(jìn)行n次充放電過(guò)程中并記錄其參數(shù)數(shù)據(jù)集；步驟四、遷移學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)集充足的電池S學(xué)習(xí)到的CNN參數(shù)模型來(lái)幫助訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不足的目標(biāo)任務(wù)電池T；步驟五、利用集成學(xué)習(xí)將兩個(gè)CNN?TL模型結(jié)合起來(lái)，通過(guò)訓(xùn)練生成新的模型CNN?TL出。本發(fā)明屬于電池管理技術(shù)領(lǐng)域。